Submitted : 5 Februari 2023, Accepted : 15 februari 2023, Published : 1 Maret 2023 Copyright © 2023 THE AUTHOR(S). This article is distributed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International license, http://journal.yrpipku.com/index.php/msej
The  Influence  of  Live  Streaming  and  Trust  on  Impulsive  Buying  in  The  Purchase  Of Skintific Skincare Products
Pengaruh Live  Streaming dan Trust terhadap Impulsive  Buying dalam  Pembelian Produk Skincare Skintific
Salsabila Vania Suhyar 1* , Sri Astuti Pratminingsih 2 Universitas Widyatama, Indonesia 1, 2 salsabila.vania@widyatama.ac.id 1 , sri.astuti@widyatama.ac.id 2
* Corresponding Author

## ABSTRACT
People  can  now  conduct  a  variety  of  activities  online,  including  making  purchases,  thanks  to  easier access to the internet. Due to the enormous volume of transactions made online, e-commerce was born. The  promotion  strategies  utilized  by  sellers  have  also  changed  to  the  internet  system  with  the development of e-commerce. One of the services that vendors employ today is live streaming. Consumers who buy products online evaluate them for suitability and quality using the product descriptions, which can boost consumer confidence in the business. An attitude of impulsive purchasing emerged as a result of  the  growth  of  brand  trust  and  live  streaming  sales.  This  study  examines  the  impact  of  live broadcasting  and  trust  on  the  impulsive  purchase  of  the  study's  subject,  Skintific  skincare  products.  A quantitative research methodology involving questionnaire data gathering approaches was applied. 150 respondents  made  up  the  study's  sample.  This  study's  analysis  method  makes  use  of  multiple  linear analysis. The study's findings demonstrate that live broadcasting has a favorable and significant impact on impulsive purchasing. Nevertheless, impulsive purchasing is positively impacted by trust.
Keywords: Impulsive Buying, Live Streaming, Skincare, Trust

## ABSTRAK
Masyarakat  kini  dapat  melakukan  berbagai  aktivitas  secara  online,  termasuk  melakukan  pembelian, berkat  akses  internet  yang  lebih  mudah.  Karena  besarnya  volume  transaksi  yang  dilakukan  secara online,  lahirlah  e-commerce.  Strategi  promosi  yang  digunakan  penjual  juga  telah  berubah  menjadi sistem internet dengan berkembangnya e-commerce. Salah satu layanan yang digunakan vendor saat ini adalah  live  streaming.  Konsumen  yang  membeli  produk  secara  online  mengevaluasi  kesesuaian  dan kualitasnya menggunakan deskripsi produk, yang dapat meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap bisnis tersebut. Sikap pembelian impulsif muncul akibat tumbuhnya kepercayaan merek dan penjualan live streaming. Studi ini mengkaji dampak siaran langsung dan kepercayaan terhadap pembelian impulsif subjek  penelitian,  produk  perawatan  kulit  Skintific.  Metodologi  penelitian  kuantitatif  yang  melibatkan pendekatan  pengumpulan  data  kuesioner  diterapkan.  150  responden  dijadikan  sampel  penelitian. Analisis penelitian ini menggunakan beberapa analisis linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa live streaming  dan  kepercayaan  berdampak  besar  pada  pembelian  impulsif.  Namun,  kepercayaan  juga berdampak pada pembelian impulsif.
Kata Kunci : Impulsive Buying, Live Streaming, Skincare, Trust

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  teknologi  berkembang  pesat  di  segala  bidang,  termasuk  informasi,  yang mengarahkan pelanggan untuk memperoleh informasi yang baik dan akurat dari produk yang diiklankan untuk dicoba oleh pelanggan. terutama karena orang suka mencoba hal baru, dan kosmetik perawatan kulit adalah salah satunya. Bagi sebagian wanita modern, perawatan kulit merupakan kebutuhan. Karena pasar perawatan kulit merupakan salah satu yang bisa dibilang cukup dinamis, banyak perusahaan dengan berbagai merek perawatan kulit bermunculan dan ingin berpartisipasi dan memperluas pasarnya di Indonesia.
Salah  satu  industri  multi-miliar  dolar  terbesar  di  dunia  adalah  sektor  kosmetik,  yang mencakup  berbagai  barang  seperti  pembersih  wajah,  toner,  serum,  pelembab,  alas  bedak, bedak  padat,  lipstik,  eyeliners,  eyeshadow,  perona  pipi,  dan  maskara.  (Jia,  Mei  and  Mohd, 2019; Chin and Harizan, 2017). Daftar industri kosmetik dan perawatan terus berkembang dan meningkat  menjadi  bisnis  kosmetik  secara  agresif  dengan  meluncurkan  produk  yang  lebih mutakhir  dan  disempurnakan  di  pasar.  Industri  kosmetik  ini  merupakan  perlengkapan tambahan  untuk  kulit  yang  telah  berkembang  sejauh  ini.  Berdasarkan  hasil  survey  Populix, mayoritas  konsumen  wanita  membeli  atau  berbelanja  produk  kecantikan  dan  perawatan tubuh saat Harbolnas, Persentasenya mencapai 78%.
Tabel 1. Persentase Kegiatan Belanja Online Masyarakat Indonesia Berdasarkan Kategori Barang No Kategori Barang Persentase 1 Kecantikan dan Perawatan 78% 2 Pakaian 70% 3 Makanan dan Minuman 40% 4 Perabot Rumah Tangga 32% 5 Elektronik/ gadget /aksesor 27% 6 Kebutuhan Bayi dan Anak 23% 7 Perlengkapan Hobi 16% 8 Produk Kesehatan 15% 9 Peralatan Olahraga 6% 10 Kebutuhan Perjalanan 6% Sumber: Data diolah 2023
Salah  satu  produk  kosmetik  skincare  yang  banyak  di  minati  adalah  brand  skincare Skintific.  Skincare  Skintific  merupakan  brand  skincare  milik  Kanada  yang  dikembangkan  oleh Skintific  Ltd,  dan  tahun  produksinya  tahun  2022.  Produk  yang  ditawarkan  berguna  untuk perawatan  kulit  yang  dikembangkan  dan  diformulasikan  oleh  para  ilmuwan  di  laboratorium Kanada.
Saat  ini,  Skintific  Ltd  memiliki  kurang  lebih  200  karyawan  (Glints,  2022).  Karena persaingan  brand  skincare  semakin  ketat,  maka  dari  itu  Skintific  menggunakan  strategi marketing  dengan  cara  memanfaatkan  fitur  live  streaming  guna  menaikkan  minat  beli  para masyarakat.  Melalui  fitur  live  streaming,  banyak  penjual  mulai  bersaing  untuk  meraih pelanggan  sebanyak  mungkin  karena  konten  live  streaming  dapat  dengan  mudah  diakses dimanapun dan kapanpun. Ketergantungan masyarakat yang besar akan gadget menyebabkan proses  pembelian  lebih  mudah  melalui  live  streaming,  sehingga  dapat  menimbulkan  sikap impulsive buying (impulsive buying behavior). Kondisi ini kerap menimbulkan pembelian yang sebelumnya  tidak  direncakan  oleh  konsumen  karena  adanya  ketertarikan  pada  konten  yang disajikan. Hal ini sejalan dengan beberapa jenis impulsive buying yang dipaparkan oleh (Nanda dan  Aristyanto,  2021),  bahwa  terdapat  tiga  jenis  pembelian  impulsif:  pertama,  sama  sekali tidak direncanakan, di mana konsumen tidak memiliki keinginan untuk membeli barang atau jasa sebelum melakukan kontak dengan pengecer; kedua, sebagian tidak terencana, di mana seorang  konsumen  telah  memutuskan  untuk  membeli  barang  atau  jasa  tetapi  belum memutuskan merek dan modelnya; dan ketiga, terencana. Ketiga, substitusi tidak terencana, di mana pelanggan berniat membeli produk atau layanan dari merek dan model tertentu, tetapi berubah pikiran karena interaksi dengan pedagang.
(Rahma  et  al,  2022)  mengemukakan  bahwa  masalah  pembelian  impulsif  ini  menjadi lebih  umum,  yang  mendorong  pemasar  untuk  mencari  ide  pemasaran  produk  baru.  Hal  ini dilakukan  guna  meningkatkan  pendapatan  penjualan  produk.  Merujuk  pada  kesiapan pelanggan untuk percaya dan bergantung pada kinerja pihak lain dari suatu aktivitas penting,
membuat  konsumen  rentan  terhadap  penjual  (Wijoseno  et  al.,  2015).  Dengan  demikian bertujuan  untuk  mengetahui  peran  live  streaming  terhadap  perilaku  impulse  buying  pada produk kosmetik skincare, peran trust rerhadap perilaku impulse buying pada produk kosmetik skincare, serta bagaimana pengaruh keduanya terhadap perilaku impulse buying pada produk kosmetik skincare.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Live Streaming Commerce dan Impulsive buying
Live  streaming  atau  siaran  langsung  merupakan  sebuah  perkembangan  arik  media yang  melibatkan  dengan  interaksi  arik  secara  real-time  (Cai  &  Wohn,  2019).  Peran  live streaming  commerce  menunjukkan  pada  aktivitas  jual  beli  pada  e-commerce  di  bawah platform live streaming (Chao & Chien, 2021). Hal ini tentu melibatkan platform live streaming yang  mencakup  teknologi  dan  infrastruktur  live  streaming  untuk  menyediakan  lingkungan virtual yang menyediakan interaksi secara real-time, hiburan, aktivitas arik, dan perdagangan. Dalam  lingkungan  seperti  itu,  ruang  live  streaming  menciptakan  ruang  virtual  bagi  live streamer untuk streaming dan memberi pengguna saluran untuk menonton dan berinteraksi dengan  streamer  langsung.  Pembelian  melalui  siaran  langsung,  sering  dikenal  sebagai perdagangan  live  streaming,  merupakan  fenomena  yang  relatif  baru.  Perdagangan  live streaming  dicirikan  sebagai  bagian  dari  e-commerce  yang  menggabungkan  interaksi  sosial waktu nyata, karakteristik yang eksklusif untuk siaran langsung (Cai et al., 2018). Terdapat dua bentuk perdagangan live streaming, yang pertama adalah ketika kemampuan siaran langsung ditambahkan  ke  situs  web  e-commerce/belanja  atau  aplikasi  seluler.  Beberapa  perusahaan telah  memasuki  industri  ini  dan  menargetkan  segmen  pasar  tertentu,  seperti  Livby,  yang memperkenalkan aplikasi belanja live streaming seluler pertama di Amerika Serikat pada tahun 2016 (PR Newswire, 2016).
Umumnya,  aktivitas  live  streaming  yang  khas  untuk  menjual  produk  melibatkan streamer  langsung  yang  menunjukkan  aspek  yang  berbeda  dari  produk  dan  mendorong audiens untuk membelinya. Interaksi arik merupakan hal utama dari lingkungan live streaming commerce, karena hal tersebut menciptakan sikap, kepercayaan dan perilaku aktif pengguna dalam  berkomunikasi  dan  bertransaksi.    Adapun  ariktor  live  streaming  menurut  Chao  dan Chien  (2021),  menyatakan  terkait  dengan  daya  tarik,  kompetensi  adalah  keterampilan  yang dilihat  dari  pengetahuan,  pengalaman,  dan  keahlian,  sedangkan  kepercayaan  adalah kepercayaan  yang  dilihat  dari  kejujuran  dan  integritas.  Dalam  (Gusnia,  2022),  Shimp mendefinisikan  trustworthiness  sebagai  keyakinan  dan  kepercayaan  yang  dimiliki  oleh pengirim  pesan,  memungkinkan  orang  lain  memandang  pengirim  sebagai  dapat  dipercaya. Keahlian adalah pemahaman pembawa pesan tentang produk yang dipromosikan. Daya tarik fisik,  rasa  hormat,  dan  kemiripan  adalah  beberapa  faktor  daya  tarik.  Rasa  hormat  adalah atribut  yang  menjadi  pujian  atau  penghargaan  seseorang  karena  prestasi  atau  kecerdasan selebriti,  dan  kesamaan  adalah  sejauh  mana  selebriti  dianggap  memiliki  karakteristik  yang sama  dengan  audiens,  seperti  usia,  jenis  kelamin,  etnis,  dan  lain-lain.  Attractiveness  adalah daya  tarik  fisik  selebriti  yang  mengiklankan.  Penelitian  sebelumnya  telah  mengungkapkan bahwa  streaming  langsung  berperan  dalam  cara  pelanggan  melakukan  pembelian  impulsif.. Dengan demikian hipotesis pertama diajukan sebagai berikut:
H 1 . Live streaming commerce berpengaruh positif terhadap impulsive buying

## Trust dan Impulsive buying
Kepercayaan dapat didefinisikan sebagai penilaian pelanggan terhadap kejujuran dan integritas  perusahaan.  Hal  ini  berkaitan  dengan  persepsi  dan  keyakinan  pelanggan  bahwa perusahaan tidak akan mengecewakan mereka dan bekerja keras untuk mencapai keuntungan
mereka  (Roman  dan  Ruiz,  2005).  Selain  mengevaluasi  interaksi  langsung  dengan  penjual, pelanggan juga dapat mempertimbangkan apakah kinerja penjual memuaskan (Chen dan Mau, 2009). Kepercayaan juga didefinisikan sebagai keyakinan bahwa orang lain mempertahankan komitmen yang diharapkan (Flavian et al., 2022; Luhmann, 2018). Membangun kepercayaan di Internet  menghadirkan  tantangan  tambahan.  Dalam  lingkungan  online  yang  terbuka  seperti itu, banyak entitas yang mungkin benar-benar asing dan dipisahkan oleh jarak fisik. Beberapa organisasi di Internet menggunakan identitas asli mereka, sementara yang lain memiliki lokasi fisik. Ini tidak selalu terjadi. Sebagian besar entitas tidak memiliki identifikasi fisik, dan terdapat banyak  entitas  anonim.  Selain  itu,  seperti  halnya  di  dunia  fisik,  Internet  memiliki  beberapa domain dengan kebutuhan yang berbeda. Saat membangun kepercayaan untuk suatu domain, kebutuhannya harus diperhitungkan. Proses membangun kepercayaan untuk interaksi Internet harus mempertimbangkan kebutuhan berbagai organisasi.
Tindakan  kepercayaan  bersifat  emosional  dan  rasional.  Secara  emosional,  ini  adalah keadaan mengekspos kelemahan kepada orang lain sambil percaya bahwa mereka tidak akan memanfaatkan  seseorang.  Logikanya,  ini  adalah  saat  seseorang  telah  mengevaluasi kemungkinan untung dan rugi, menghitung utilitas yang diantisipasi menggunakan data kinerja keras,  dan  memutuskan  bahwa  individu  yang  bermasalah  akan  bertindak  secara  terprediksi (David,  2008).  Trust  adalah  kesiapan  suatu  pihak  untuk  rentan  terhadap  tindakan  pihak  lain berdasarkan  antisipasi  bahwa  pihak  lain  akan  melakukan  tindakan  tertentu  yang  signifikan terhadap pemberi kepercayaan, terlepas dari kapasitas untuk memantau atau mengendalikan pihak  lain  adalah  definisi  yang  paling  umum  diberikan  (Mayer  et  al.,  1995).  Konsep  ini menunjukkan  bahwa  pemberi  kepercayaan  akan  kehilangan  sesuatu  yang  penting  (yaitu, kerentanan). Kepercayaan adalah strategi yang sangat sukses untuk mengurangi kompleksitas, meskipun faktanya pengguna tidak dapat mengontrol perilaku orang lain. Corritore et al (2003) menggambarkan online trust sebagai sikap harapan percaya diri bahwa kerentanan seseorang tidak  akan  disalahgunakan  dalam  lingkungan  online  yang  berisiko.  Chang  et  al  (2005) mendefinisikan trust sebagai keyakinan yang dimiliki terhadap keinginan dan kapasitas untuk menyediakan  layanan  berkualitas  di  lingkungan  tertentu  dan  dalam  Slot  Waktu  tertentu. Konsep ini menunjukkan atribut trust yang bergantung pada konteks.
Jika perusahaan dapat memperkuat kepercayaan dan komitmen kepada komunitas di ranah virtual dan non-virtual, keberhasilan dan kelangsungan hidup komunitas, dalam jangka panjang,  dapat  dipastikan.  Kepercayaan  adalah  bagian  inti  dan  penting  dalam  menciptakan hubungan antara perusahaan dan konsumen. Adapun indikator dari variabel trust yaitu belief, ease,  quality  of  information,  service  quality.  Menurut  Bromiley  dan  Cummings  (1995)  belief merupakan  komponen  kunci  dari  trust.  Sementara  itu,  (Juliana  et  al.,  2020)  mendefinisikan ease sebagai sejauh mana seseorang menganggap penggunaan sistem tertentu bebas masalah, seperti  mudah  dipahami  atau  digunakan.  Dari  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa kemudahan penggunaan adalah konsep yang dapat dengan mudah dipahami dan diterapkan pada  teknologi  baru  atau  asing  sehingga  pelanggan  tidak  merasa  kesulitan  untuk memanfaatkannya.  Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa  trust  memiliki  pengaruh terhadap pembelian impulsif. Dengan demikian hipotesis diajukan sebagai berikut:
H 2 . Trust berpengaruh positif terhadap pembelian impulsif
Gambar 1. Conceptual Framework

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  kuantitatif  dan  metode  verifikasi.  Konsumen yang  berbelanja  online  dan  rutin  menonton  live  streaming,  serta  pengguna  produk  skincare Skintific  menjadi  subjek  dan  kriteria  yang  dijadikan  responden  dalam  penelitian  ini. Perdagangan  live  streaming,  kepercayaan,  dan  pembelian  impulsif  adalah  variabel  yang diamati  dalam  penelitian  ini.  Sampling  non-probabilitas  yang  dikombinasikan  dengan pendekatan convenience sampling adalah strategi pengambilan sampel yang digunakan. 150 responden  membuat  sampel,  dan  purposive  sampling  digunakan  dalam  proses  pengambilan sampel.  Kuesioner  yang  diberikan  kepada  responden  secara  online  melalui  Google  Form digunakan untuk mengumpulkan data. Analisis regresi berganda dengan menggunakan SPSS 23 for  Windows  merupakan  metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Setelah mengumpulkan  data,  peneliti  menguji  kelayakan  instrumen  dan  kebenaran  pernyataan  yang disertakan. Uji kelayakan instrumen yang dilakukan terdiri dari uji validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas dilakukan dengan uji Pearson Correlation, sementara itu uji reliabilitas dilakukan dengan  uji  Alpha  Cronbach.  Apabila  nilai  Pearson  Correlation  (r  hitung)  >  nilai  r  tabel,  maka item  pernyataan  dinyatakan  valid.  Adapun  r  tabel  dalam  penelitian  ini  ialah  0,778, sebagaimana  yang  tercantum  dalam  distribusi  tabel  r  untuk  150  responden.  Sementara  itu, apabila  nilai  Alpha  Cronbach  >  0,600,  maka  item  pernyataan  dinyatakan  reliabel.  Nilai  0,600 merupakan ketetapan ambang batas Alpha Cronbach.

## 4. Hasil Dan Pembahasan Deskripsi Responden
Di  bawah  ini  merupakan  tabel  dari  profil  responden  sejumlah  150  responden,  yang disebarkan dengan kuesioner yang dilakukan secara online melalu media sosial dan dari mulut ke mulut kepada responden.
Tabel 2. Deskripsi responden Keterangan Persentase (%) Jenis Kelamin 1. Laki – Laki 26% 2. Perempuan 74% Usia 1. < 18 tahun 4% 2. 18 – 20 tahun 22,7% 3. 21 – 23 tahun 68,7% 4. 24 – 26 tahun 2,7% 5. > 26 tahun 2% Uang Saku 1. < Rp1.000.000 28% 2. Rp1.100.000- Rp2.000.000 32,7% 3. Rp2.100.000- Rp3.000.000 23,3%
Live streaming Trust Impulsive buying
Keterangan Persentase (%) 4. >3.000.000 16% Lama Kuliah 1. 1 tahun 9,3% 2. 2 tahun 10,7% 3. 3 tahun 56% 4. 4 tahun 22,7% 5. > 5 tahun 1,3% Frekuensi berbelanja dalam 1 bulan 1. 1 kali 9,3% 2. 2 kali 22% 3. 3 kali 25,3% 4. 4 kali 13,3% 5. >  4 kali 30% Pengguna  social  media dan e-commerce 1. Ya 98,7% 2. Tidak 1,3% Sumber: Data diolah 2023

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  memastikan  setiap  item  pernyataan  yang  terdapat  di dalam  kuesioner  dan  telah  didistribusikan  kepada  respoden  valid.  Apabila  nilai  Pearson Correlation  (rhitung)  lebih  dari  nilai  rtabel  untuk  150  responden  sebagaimana  yang  tertera dalam distribusi tabel t, yakni 0,1339, maka dapat dipastikan bahwa item pernyataan tersebut valid.
Tabel 3. Uji Validitas Variabel Item r tabel r hitung Keterangan Live streaming X1.P1 0,1339 0,778 Valid X1.P2 0,1339 0,712 Valid X1.P3 0,1339 0,700 Valid X1.P4 0,1339 0,757 Valid X1.P5 0,1339 0,702 Valid X1.P6 0,1339 0,705 Valid X1.P7 0,1339 0,786 Valid Trust X2.P1 0,1339 0,735 Valid X2.P2 0,1339 0,800 Valid X2.P3 0,1339 0,803 Valid X2.P4 0,1339 0,780 Valid X2.P5 0,1339 0,874 Valid X2.P6 0,1339 0,851 Valid X2.P7 0,1339 0,851 Valid X2.P8 0,1339 0,780 Valid X2.P9 0,1339 0,757 Valid X2.P10 0,1339 0,762 Valid Impulsive buying Y.P1 0,1339 0,714 Valid Y.P2 0,1339 0,706 Valid Y.P3 0,1339 0,491 Valid Y.P4 0,1339 0,646 Valid Y.P5 0,1339 0,685 Valid Y.P6 0,1339 0,753 Valid Y.P7 0,1339 0,689 Valid
Variabel Item r tabel r hitung Keterangan Y.P8 0,1339 0,850 Valid Y.P9 0,1339 0,763 Valid Y.P10 0,1339 0,836 Valid Y.P11 0,1339 0,794 Valid Y.P12 0,1339 0,799 Valid
Sumber: Data diolah 2023
Berdasarkan  data  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  item  pernyataan dinyatakan  valid  karena  seluruh  rhitung  >  rtabel.  Kemudian  hasil  dari  pengujian  reliabilitas didapatkan  bahwa  nilai  Alpha  Cronbach  yang  didapatkan  lebih  dari  ambang  batas  Alpha Cronbach  yang  ditetapkan,  yakni  0,600,  maka  disimpulkan  bahwa  item  pernyataan  tersebut reliabel.
Tabel 4. Uji reliabilitas Variabel Item Ambang Alpha Cronbach Keterangan Live Streaming X1.P1 0,600 0,855 Reliabel X1.P2 0,600 0,856 Reliabel X1.P3 0,600 0,855 Reliabel X1.P4 0,600 0,855 Reliabel X1.P5 0,600 0,857 Reliabel X1.P6 0,600 0,855 Reliabel X1.P7 0,600 0,855 Reliabel Trust X2.P1 0,600 0,856 Reliabel X2.P2 0,600 0,855 Reliabel X2.P3 0,600 0,856 Reliabel X2.P4 0,600 0,855 Reliabel X2.P5 0,600 0,854 Reliabel X2.P6 0,600 0,855 Reliabel X2.P7 0,600 0,854 Reliabel X2.P8 0,600 0,854 Reliabel X2.P9 0,600 0,855 Reliabel X2.P10 0,600 0,855 Reliabel Impulsive buying Y.P1 0,600 0,854 Reliabel Y.P2 0,600 0,854 Reliabel Y.P3 0,600 0,856 Reliabel Y.P4 0,600 0,855 Reliabel Y.P5 0,600 0,854 Reliabel Y.P6 0,600 0,853 Reliabel Y.P7 0,600 0,854 Reliabel Y.P8 0,600 0,851 Reliabel Y.P9 0,600 0,853 Reliabel Y.P10 0,600 0,851 Reliabel Y.P11 0,600 0,852 Reliabel Y.P12 0,600 0,851 Reliabel
Sumber: Data diolah 2023
Berdasarkan  data  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  item  pernyataan  dinyatakan reliabel. Hal ini dikarenakan seluruh nilai Alpha Cronbach > Ambang batas, yakni 0,600.

## Uji Normalitas
Tes Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menentukan kenormalan. Jika Asimp. Sig. (2 tailed) > 0,05, maka data penelitian dianggap terdistribusi secara teratur.
Tabel 5. Uji normalitas Unstandardized Residual N 150 Normal Parameters a,b Mean 0,0000000 Std. Deviation 8,39914890 Most Extreme Differences Absolute 0,070 Positive 0,070 Negative -0,051 Test Statistic 0,070 Asymp. Sig. (2-tailed) c 0,066 Monte  Carlo Sig. (2-tailed) d Sig. 0,067 99% Confidence Interval Lower Bound  0,060 Upper Bound  0,073
Berdasarkan data di atas, dapat dilihat bahwa nilai Asymp Sig. (2 tailed) > 0,05, yakni, 0,060. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian telah terdistribusi secara normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dijalankan  untuk  memastikan  data  penelitian  tidak  memiliki tanda-tanda  multikolinearitas.  Tidak  akan  terjadi  tanda-tanda  multikolinearitas  pada  data penelitian jika nilai tolerance dan VIF dari kedua variabel independen adalah tolerance > 0,01 dan VIF > 10.
Tabel 6. Uji Multikolinearitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance  VIF 1  (Constant) 5,168 5,355 0,965  0,336 Live streaming 0,660 0,234 0,279 2,826  0,005  0,570 1,755 Trust 0,307 0,158 0,192 1,943  0,054  0,570 1,755
Sumber: Data diolah 2023
Dari temuan uji pada tabel di atas bahwa data studi tidak menunjukkan tanda-tanda multikolinearitas. Ini terlihat dari nilai toleransi dan VIF yang telah dicapai oleh dua variabel independen, live streaming dan kepercayaan. Nilai tolerance untuk variabel live streaming dan trust sebesar 0,570, sedangkan nilai VIF sebesar 1,755. Temuan ini menunjukkan bahwa nilai VIF dibawah 10 dan nilai tolerance lebih dari 0,01.

## Uji Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  di  dalam  data  penelitian tidak  terjadi  gejala  heterokedastisitas.  Apabila  nilai  signifikansi  pada  dua  variabel  lebih  dari taraf signifikansi 5%, yakni 0,05. Maka, dapat dipastikan tidak terjadi gejala heterokedastisitas di dlaam data penelitian.
Tabel 7. Uji Heterokedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 5,588 3,093 1,807  0,073
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta Live streaming -0,032 0,135 -0,026 -0,236  0,814 Trust 0,051 0,091 0,061 0,556  0,579
Sumber: Data diolah 2023
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa tidak terjadi gejala heterokedastisitas  di  dalam  data  penelitian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  signifikansi  yang didapatkan pada variabel live streaming sebesar 0,814 dan nilai signifikasi pada variabel trust sebesar 0,579. Nilai tersebut menunjukkan bahwa 0,814 > 0,05 dan 0,579 > 0,05.

## Analisis Regresi Berganda
Untuk  menentukan  dampak  spesifik  dari  faktor  independen  terhadap  variabel dependen,  digunakan  uji  parsial  atau  uji  t.  Dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  independen memiliki  pengaruh  yang  menguntungkan  terhadap  variabel  dependen  jika  nilai  thitung  yang diturunkan lebih besar dari nilai ttabel. Berdasarkan distribusi nilai ttabel untuk df 147, maka nilai ttabel penelitian adalah 1,655. Selain itu, jika nilai signifikansi yang diperoleh lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%, maka dapat dikatakan pengaruhnya signifikan.
Tabel 8. Analisis regresi Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error  Beta 1  (Constant)  5,168 5,355 0,965  0,336 Total X1 0,660 0,234 0,279 2,826  0,005 Total X2 0,307 0,158 0,192 1,943  0,007
Sumber: Data diolah 2023
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  terlihat  nilai  thitung  variabel  live  streaming sebesar  2,826  dan  nilai  thitung  variabel  kepercayaan  sebesar  1,943.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan  bahwa  live  streaming  dan  faktor  kepercayaan  memiliki  pengaruh  yang menguntungkan terhadap pembelian impulsif. Dua angka thitung—2,826 > 1,655 dan 1,943 > 1,655—keduanya lebih tinggi dari nilai ttabel. Nilai signifikansi variabel live streaming adalah 0,005,  sedangkan  nilai  signifikansi  variabel  kepercayaan  adalah  0,007.  Jadi,  dapat  dikatakan bahwa kepercayaan dan live streaming sama-sama mempengaruhi pembelian impulsif. Karena 0,005 > 0,05 dan 0,007 > 0,05, inilah masalahnya.

## Uji F (Simultan)
Uji F dilakukan untuk melihat besaran pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama atau secara simultan. Apabila nilai signifikansi yang didapatkan  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  5%,  yakni  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan.
Tabel 9. Uji Simultan Model Sum of Squares  df Mean Square F Sig. 1  Regression  2379,764 2 1189,882 16,640 .000 b Residual 10511,310 147  71,506 Total 12891,073 149
Sumber: Data diolah 2023 Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  signifikansi  yang didapatkan  sebesar  0,000.  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  bersama-sama,  live streaming dan trust berpengaruh terhadap impulsive buying.

## Uji Koefisien Determinasi
Untuk  mengetahui  seberapa  baik  variabel  dependen  dapat  menjelaskan  variabel independen digunakan uji koefisien determinasi. Anda dapat memperhatikan nilai Adjusted R Square yang dikalikan 100% untuk mengetahui nilai ini. Nilai R2 harus berkisar dari 0 hingga 1, dan jika mendekati 1 lebih sering, kemampuan variabel dependen untuk menjelaskan variabel independen dianggap meningkat.
Tabel 10. Uji koefisien determinasi Model R R Square Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate 1 .430 a 0,185 0,174 8,45609
Sumber: Data diolah 2023 Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Adjusted  R Square yang didapatkan sebesar 0,174. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa impulsive buying dapat dijelaskan live streaming dan trust sebesar 17,4%.
Menurut  temuan  penelitian  yang  diuraikan  di  atas,  live  streaming  memiliki  dampak yang menguntungkan dan penting pada pembelian impulsif. Hasil penyelidikan ini menguatkan penelitian oleh Rahma et al. (2022), Tumanggor dkk. (2022), dan Xiaohan et al. (2022). Ketiga studi  ini  menunjukkan  bahwa  siaran  langsung  memiliki  dampak  menguntungkan  pada pembelian  impulsif.  Hal  ini  dikarenakan  pasar  untuk  e-commerce  menjadi  lebih  padat, sehingga para pedangan melakukan perluasan ke perdagangan live streaming sangat penting bagi pengecer online untuk membedakan diri mereka di pasar online yang ramai (Marshall et al.,  2012).  Dari  sudut  pandang  praktis,  temuan  penelitian  ini  dapat  membantu  streaming langsung  platform  perdagangan  dan  pemasok  dalam  mengidentifikasi  elemen  guna  promosi impulsive  buying  urge  dan  impulsive  buying  behavior,  dengan  tujuan  akhir  untuk meningkatkan konversi penjualan.
Selain  itu,  mengingat  sifat  live  streaming  langsung  yang  sensitif  terhadap  waktu,  di mana berkaitan pada waktu streaming yang kadang terbatas hingga delapan jam, pembelian impulsif sangat penting untuk fungsinya. Impulsive buying dalam perdagangan live streaming memiliki relevansi tertinggi, karena temuan tersebut dapat meningkatkan pengetahuan vendor dan tentang sikap dan perilaku pembeli, sehingga meningkatkan operasi bisnis mereka dalam perdagangan live streaming. Dari sudut pandang teoretis, hasilnya memberikan sudut pandang baru  yang  menggabungkan  konten  streaming  langsung,  dan  trust  dalam  meningkatkan pembelian impulsif pelanggan (Xue et al., 2020).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapatkan,  trust  menunjukkan  pengaruh  positif terhadap  impulsive  buying.  Temuan  penelitian  ini  mendukung  temuan  penelitian  dari Zhenfang,  2022;  dan  Lavenia  dan  Erdiansyah,  2022.  Hal  ini  dikarenakan  ketiga  temuan penelitian  tersebut  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif  dari  trust  terhadap  impulsive buying.  Kepercayaan  (trust)  di  sini  tidak  hanya  diinginkan  tetapi  juga  vital.  Kahneman  dan Tversky (1979) menemukan bahwa karena keamanan transaksi online, konsumen lebih sensitif terhadap  ketidakpastian  dan  kemungkinan  kerugian.  Wang  (2017)  mengusulkan  bahwa kepercayaan  pelanggan  online  memainkan  peran  penting  dalam  mempengaruhi kecenderungan  mereka  untuk  membeli.  Misalnya,  jika  pelanggan  merasakan  ambiguitas  dan kurangnya pengetahuan tentang barang yang ingin mereka beli, tingkat kepercayaan mereka merupakan penentu penting dari pilihan akhir mereka (Kauffman, Lai, & Lin, 2010).

## 5. Penutup
Penelitian  ini  berusaha  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pada pembelian  impulsif  pada  produk  skincare.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  peneliti menyimpulkan  bahwa  Live  streaming  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  impulsive buying,  sehingga  hipotesis  pertama  diterima.  Trust  berpengaruh  positif  terhadap  impulsive
buying,  sehingga  hipotesis  kedua  diterima.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, peneliti merumuskan beberapa saran, yakni Peneliti selanjutnya dapat mengeksplor anteseden impulsive  buying  yang  lebih  luas.  Hal  ini  dikarenakan  munculnya  banyak  variabel  lain  dalam penelitian  terdahulu,  seperti  electronic  word  of  mouth,  keputusan  pembelian,  dan  lainnya. Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  referensi  dalam  bahasan  mengenai  internet marketing, khususnya yang berkaitan dengan live streaming, trust, dan implikasinya terhadap impulsive buying.

## Daftar Pustaka
Bromiley,  P.,  &  Cummings,  L.  L.  (1995).  Transactions  Costs  in  Organizations  with  Trust. Research on Negotiations in Organizations, 5(January 1995), 219–247. Cai, J., Wohn, D. Y., Mittal, A., & Sureshbabu, D. (2018). Utilitarian and hedonic motivations for live  streaming  shopping.  TVX  2018  - Proceedings  of  the  2018  ACM  International Conference  on  Interactive  Experiences  for  TV  and  Online  Video ,  81–88. https://doi.org/10.1145/3210825.3210837
Chang, E., Dillon, T. S., & Hussain, F. K. (2005). Trust and reputation relationships in service- oriented  environments.  Proceedings  - 3rd  International  Conference  on  Information Technology and Applications, ICITA 2005 , I, 4–14. https://doi.org/10.1109/ICITA.2005.168
Corritore, C. L., Kracher, B., & Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: Concepts, evolving themes, a  model. International  Journal  of  Human  Computer  Studies ,  58(6),  737–758. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00041-7
David, S. (2008). Changing Minds : in Detail. Syque Press.
Glints.  (2022).  Skintific.  Glints.  https://glints.com/id/companies/skintific-cosmetics- ltd/6b8f3aae-674b-4553-8629-143cdae56c38
Juliana,  J.,  Noval,  T.,  Hubner,  I.  B.,  &  Bernarto,  I.  (2020).  Ease  Of  Use  Dan  Trust  Terhadap
Purchase  Intention  Melalui  Customer  Satisfaction  Pada  Situs  Web  Tokopedia. Jurnal Ecodemica: Jurnal Ekonomi, Manajemen, Dan Bisnis, 4(2), 217–229.
https://doi.org/10.31294/jeco.v4i2.6909
Kahneman,  D.,  &  Tversky,  A.  (1979).  Prospect  Theory:  An  Analysis  of  Decision  under  Risk.
Economica, 47(2), 263–291.
Lavenia,  G.,  &  Erdiansyah,  R.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Influencer  Marketing  dan  Perceived Trust terhadap Impulsive Buying Menantea. Prologia , 6(2), 328–333. Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). Model of Trust Theory. The Academy of Management Review, 20(3), 709–734.
Nanda, A. S., & Aristyanto, E. (2021). Peran Impulsive Buying Saat Live Streaming Pada Masa Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus  E-Commerce  Shopee). Jurnal  Masyarakat  Al-Syarah: Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syariah, 6(2), 542–555.
PR  Newswire.  (2016).  Livby  Launches  The  First  Mobile  Live  Streaming  Shopping  App.  Cision. https://www.prnewswire.com/news-releases/livby-launches-the-first-mobile-live- streaming-shopping-app-300377106.html
Rahma,  N.  A.,  Dirgantara,  I.  M.  B.,  &  Almadana,  A.  V.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Pesan Kelangkaan  dan  Live  Commerce  terhadap  Perilaku  Pembelian  Impulsif  (Studi  Empiris pada Mahasiswa Pelanggan Marketplace Shopee di Kota Semarang). Diponegoro Journal of Management , 11(5), 1–12.
Sawicki,  A.  (2016).  Digital  Marketing. World  Scientific  News ,  82(48),  82–88. https://eshoped.gr/ti-einai-to-neuromarketing-kai-i-sxesi-tou-me-to-digital- marketing/?fbclid=IwAR0b9YiiZa0k0UCh5zPsVa7gCKKGBy44DKq5kemWWf_eTFiujS7CH MH7krY
Tumanggor, S., Hadi, P., & Sembiring, R. (2022). Pembelian impulsif pada e-commerce shopee (studi  pada  konsumen  shopee  di  Jakarta  Selatan). Jpurnal  of  Business  and  Banking, 11(2), 251–270. https://doi.org/10.14414/jbb.v11i2.2733
Wijoseno, J., Wr, J. W., & Ariyanti, M. (2015). Perceived Factors Influencing Consumer Trust and  Its  Impact  on  Online  Purchase  Intention  in  Indonesia  Indonesian  E-commerce Purchase  Intention  View  project  Perceived  Factors  Influencing  Consumer  Trust  and  Its Impact  on  Online  Purchase  Intention  in  Indones. International  Journal  of  Science  and Research , 6(April), 2319–7064. https://doi.org/10.21275/8081706 Xue, J., Liang, X., Xie, T., & Wang, H. (2020). Information & Management See now, act now:
How to interact with customers to enhance social commerce engagement?. Information & Management, 57(6), 103324. https://doi.org/10.1016/j.im.2020.103324